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國(guó)證2000指數(shù)增強(qiáng)策略
　　經(jīng)過(guò)因子測(cè)試與篩選，包括技術(shù)、反轉(zhuǎn)、特異波動(dòng)率等在內(nèi)的因子在國(guó)證2000指數(shù)成分股上均有出色表現(xiàn)，我們所合成的各個(gè)大類(lèi)因子也基本都起到了很好的提升效果。5月該因子出現(xiàn)良好，IC值11.74%。樣本外整體策略表現(xiàn)良好，5月策略的超額收益為1.73%。
　　基于多目標(biāo)、多模型的機(jī)器學(xué)習(xí)指數(shù)增強(qiáng)策略
　　根據(jù)國(guó)金金融工程團(tuán)隊(duì)發(fā)布的《基于多目標(biāo)、多模型的機(jī)器學(xué)習(xí)指數(shù)增強(qiáng)策略》，考慮到AI各類(lèi)算法在量化領(lǐng)域具有較強(qiáng)的適用性，同時(shí)也越來(lái)越受到A股眾多投資者的關(guān)注。我們選取了GBDT和NN兩大類(lèi)結(jié)構(gòu)具有一定差異的模型，選取不同的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行分別訓(xùn)練，并使用多種預(yù)測(cè)標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比并融合，最終構(gòu)建出的GBDT+NN機(jī)器學(xué)習(xí)選股因子在A(yíng)股各類(lèi)寬基指數(shù)上表現(xiàn)優(yōu)異。
　　為貼合交易實(shí)際，我們構(gòu)建了基于GBDT+NN因子的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的指數(shù)增強(qiáng)策略，通過(guò)對(duì)投資組合的跟蹤誤差進(jìn)行控制，最大化因子暴露。回測(cè)區(qū)間自2015年2月1日開(kāi)始，假定手續(xù)費(fèi)率單邊千二，每月月初調(diào)倉(cāng)。滬深300指數(shù)增強(qiáng)策略、中證500指數(shù)增強(qiáng)策略和中證1000指數(shù)增強(qiáng)策略上月超額收益率分別為1.66%、2.93%和0.33%。后續(xù)隨著市場(chǎng)恢復(fù)正常，超額收益有望進(jìn)一步提升。
　　基于紅利風(fēng)格擇時(shí)+紅利股優(yōu)選的固收+策略
　　我們使用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貨幣流動(dòng)性共10個(gè)指標(biāo)，通過(guò)動(dòng)態(tài)事件因子的體系構(gòu)建的紅利指數(shù)擇時(shí)策略表現(xiàn)優(yōu)異，相較于中證紅利指數(shù)全收益有顯著的穩(wěn)定性提升。在選股方面，我們利用AI模型在中證紅利指數(shù)成分股內(nèi)進(jìn)行測(cè)試，得到因子表現(xiàn)相對(duì)較好，能夠長(zhǎng)期獲得較穩(wěn)定的超額收益。上月選股策略獲取3.79%的絕對(duì)收益率，擇時(shí)策略收益率為-0.00%。固收+策略收益率為0.10%，整體表現(xiàn)較好。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　以上結(jié)果通過(guò)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，在政策、市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)模型存在失效的風(fēng)險(xiǎn)。